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“‘端到端＋大模型’决定了对于算力有较高的要求。”俞荣锦谈到，算力的增加，还体现在其他一些方面。例如，为了实现高效、准确的AI推理，车企及相关技术开发者可能需要花费更多精力在大模型优化、量化等技术上，以保证大模型与端到端配合的高效运行。同时，除了端到端智能驾驶系统本身对大算力的需求外，对云端算力要求也很高，这是因为端到端智能驾驶依赖于大规模数据集，系统训练过程非常耗费算力资源，尤其是为了让大模型具备对复杂路况有足够的识别能力，训练过程需要在大量的模拟场景和真实世界的数据上进行，可能涉及数亿、数十亿甚至更大的样本量，通常是样本量越大，系统就会越成熟，而这种大规模的算力需求，也推动了对高性能的计算芯片、计算模块等算力硬件的需求。
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“有一种把客场打成主场的感觉。”徐京坤记得，当帆船驶入莱萨布勒多洛讷港时，航道边久候的观众不仅有中国同胞，还有大量世界各地的“粉丝”举着标语和海报，欢迎“中国船长”，他很难想象，“那是一个工作日，很多人得请假，驱车甚至坐火车、飞机从各个城市赶过来，就是为了迎接一个中国人到港。”
正版免费资料大全二四六郭毅进一步指出，回顾房地产行业的黄金二十年，开发商曾一度超越整个经济体的平均利润率水平，但这种超常表现并不可持续。如今，随着行业回归正常发展状态及利润水平，房企需首先接受利润率持续下滑的现实。在此基础上，房企应调整业务布局，将投资重心更多倾向于需求相对稳健的一二线城市，特别是在核心城市布局核心产品。唯有如此，房企方能在提升销售额的同时，有望实现利润率的小幅回升。展望未来，房地产企业也应继续打造好产品促进销售回款，同时寻求政策机遇盘活存量，改善资产负债表，提升盈利能力。
